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Enregistrement W3107748028 · doi:10.1039/d0nr06493a

Exciting clusters, what does off-resonance actually mean?

2020· article· en· W3107748028 sur OpenAlexafffund
Goonay Yousefalizadeh, Shideh Ahmadi, Nicholas J. Mosey, Kevin G. Stamplecoskie

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocluster Synthesis and Applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceResonance (particle physics)Noble metalNanotechnologyMetalChemical physicsPhysicsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, as well as 10 other Au and Ag clusters using femtosecond pump/probe transient absorption spectroscopy (fsTAS). Excited state absorbance (ESA) ubiquitous to thiolated Au and Ag clusters is used herein as an optical signature of two-photon absorbances of the 11 different Au and Ag clusters, which does not require high quantum yields of emission. The large selection of clusters, studied with a single laser system, allows us to draw conclusions on the role of the particular metal, cluster size/structure, and the effects of the ligands on the ability to absorb multiple NIR photons. The use of a laser with a 1028 nm excitation also allows us to investigate the dramatic effect of excitation wavelength and explain why laser wavelength has led to large variances in the non-linear responses reported for clusters to date. We discuss the double resonance mechanism, responsible for giant two photon absorbance cross-sections, helping match properties of metal clusters with experimental conditions for maximizing signal/response in multiphoton applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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